Projekt

Frontanim

Analýza a vykreslování atmosférických front z numerických meteorologických dat s využitím hlubokého učení.

Dokončeno 2. března 2024 Aktualizováno 1. října 2025
Přenosný meteorologický přístroj na pracovním stole.

Ukázkový obsah pro první verzi webu. Text je záměrně snadno upravitelný a některá místa mají ponechané TODO.

Proč projekt vznikl

V meteorologických mapách se fronty často kreslí ručně nebo polosystémově. Zajímalo mě, jestli je možné část této práce převést na model, který bude pracovat přímo nad numerickými poli a nebude jen kopírovat výsledný obrázek z jiné mapy.

První návrh

Začal jsem u klasické otázky: která data vlastně použít. Bylo potřeba spojit meteorologický kontext s tím, co je pro model dostatečně čitelné. Proto jsem připravoval sady vstupních vrstev z NWP dat a zkoušel, jakou míru abstrakce jim nechat.

Jak systém funguje

Jádro řešení stojí na experimentu s pix2pix a U-Net architekturou. Cílem nebylo udělat černou skříňku, která vyplyvne hezkou mapu, ale zjistit, jestli model zachytí prostorové vztahy typické pro frontální rozhraní.

Co fungovalo

Model dokázal v některých situacích vytáhnout smysluplné struktury a vytvořit rozumný odhad polohy fronty. Důležité bylo, že se potvrdilo, že meteorologická pole sama o sobě nesou dost informace pro další experimenty.

Omezení

Přesnost a stabilita výstupu závisely na výběru vstupních dat, přípravě trénovacích sad i definici cíle. Tady nechci vymýšlet falešné metriky, takže konkrétní výsledky je potřeba doplnit podle skutečné dokumentace.

Veřejný výsledek

Projekt získal 2. místo v celostátním kole SOČ. V další verzi bych chtěl lépe oddělit experimentální část od produkčního pipeline a ověřit, jak by se model choval na delší časové řadě.